If else 簡化的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

C#程式設計從入門到專業(上)：完全剖析C#技術實務(第二版)

為了解決If else 簡化的問題，作者彭建文 這樣論述：

　　以學習者視角出發所撰寫的完全自學教材 　　♔Visual Studio 2017/2019/2022以上版本適用 　　♔百分百可以完全自學的C#教材 　　♔按照「認識」、「學會」、「應用」、「求職」四階段編撰之C#學習教材 　　♔精心設計具生活經驗、實用化的學習範例 　　♔引導學習歷程：實戰範例→原理講解→參考資料→重點整理→分析與討論 　　♔所有範例、練習、習題皆為實戰題目，可以直接應用於職場、工作與專題製作   　　作者將C#程式設計的實務知識分為「基礎篇」、「進階篇」、「深入篇」等三個層級，上冊內容精心規劃了十個章節及六個附錄，主要教導Windows Form應用程式、判斷與選擇

、重複敘述、變數範圍、常用類別、陣列、常用控制項等基礎概念，以及自訂函式、列舉與結構、檔案處理等進階概念。除了可讓初學者快速入門C#程式設計，再搭配本書的精選範例以及清楚詳盡的步驟說明，將可逐步讓你邁向C#程式設計專業之路。   　　【讀完本書，您將學會】 　　♔認識與了解程式設計的邏輯思維 　　♔撰寫簡單C#程式 　　♔能使用C#自行完成課業習題與日常生活小程式 　　♔獨立完成專題 　　♔具備求職之C#基本能力   本書特色   　　♔一本書=自學+教學+參考資料（省去上網找不到資料的困難與大量時間） 　　♔疊加式之內容設計，可依據個人需求與時間多寡來學習不同難度的範例 　　♔每個範例皆為業

界實戰經驗所簡化之學習範例 　　♔全書以範例導引C#學習歷程 　　♔範例程式講解詳細，非常適合自學與課後自我練習

If else 簡化進入發燒排行的影片

行動商務應用程式介面之使用性研究

為了解決If else 簡化的問題，作者邱昱芬 這樣論述：

根據調研機構 Newzoo 的數據調查，2018年台灣的智慧型手機普及率已高達72.20％，使用人數已達到17,050,000名，名次全球排名第五名(Newzoo, 2018)，惟目前消費者對於行動購物的滿意度只有15.4%，相較於桌上型電腦的滿意度則有42.9%，兩者間有明顯的差距，若企業再沒察覺行動裝置帶來的經濟效益，將錯失龐大的行動購物商機(Google, 2014)。本研究探討電子商務行動購物App網站設計進行介面使用性比較，主要目的為了解受測者在行動購物流程中的介面操作之主觀感受。實驗方法係採用問卷調查法，並以單因子變異數分析(One-way ANOVA)的方式進行，每個樣本各有1

0位受測者進行測驗，共計30份，目的為探討三款行動購物App在手機介面的使用性、美感以及介面設計。前導研究結果如下：(1)瞭解介面資訊模組排列先後順序的重要性；(2)介面擺放路徑使否符合使用者需求；(3)是否有流暢的購物流程且能成功引導消費者順利下單以及(4)模組層級差異的重要性。本實驗研究結果如下：(1)方便有效率地切換頁面；(2)便於使用者的追蹤清單；(3)介面簡潔以及架構簡化提高使用者接受度；(4)結帳介面清楚加速購物效率。結果顯示本研究經前導研究所發展之App，皆具備上述條件時，可大幅增加使用者購物效率與黏著度。

AI影像深度學習啟蒙：用python進行人臉口罩識別

為了解決If else 簡化的問題，作者廖源粕 這樣論述：

　　本書涵蓋的內容有 　　★線上平台COLAB使用教學 　　★本機電腦Jupyter使用教學 　　★基本運算、變數與字串 　　★串列、元組、集合與字典 　　★流程控制if else 　　★流程控制for與while 　　★函數、類別與物件 　　★資料夾與檔案處理 　　★txt、csv、json文件的讀寫 　　★基礎套件的使用 　　★Numpy的使用 　　★OpenCV的使用 　　★完整Tensorflow安裝流程 　　★Tensorflow的使用 　　★類神經網路(ANN)原理與實作 　　★卷積神經網路(CNN)原理與實作 　　★模型可視化工具Netron的使用 　　★口罩識別模型教學 　

　★影像串流與實時口罩識別 　　這是一本想給非資電領域或初學者的入門書籍，內容從基礎語法開始，使用日常所見的比喻協助理解，在AI類神經網路的基礎部分，使用大家都熟悉的二元一次方程式來切入，多以圖表來說明概念，避免艱澀的數學推導，一步一步講解建立深度學習模型的步驟，書本最後還帶入口罩識別模型的教學實例，協助讀者從頭到尾完成一個專題，讓AI更貼近你我的生活。  

應用機器學習技術於鋰電池組製造

為了解決If else 簡化的問題，作者葉士文 這樣論述：

鋰離子電池由於其長壽命、高能量密度、高功率密度和環境效益，近年來的使用量顯著增加。當使用量增加時，製造率也會增加。工業4.0 是指一種以物聯網、自動化、機器學習、雲計算、數據為主的新型工業革命。這些技術將有助於監測和控制製造中的實時過程和性能分析。機器學習和深度學習技術在智能行業中發揮著重要作用。這些技術將有助於提高生產力、降低成本、實時錯誤檢測、性能分析以及設備和質量預測。這項研究工作的主要動機是在電池組製造過程中應用機器學習方法來進行電池組的質量預測和錯誤檢測，以減少人工測試並節省測試時間。我們在包裝製造過程中應用不同的技術將在下面討論。• 在循環過程中，我們收集了充放電恆流恆壓（CC-

CV）串行數據。我們通過使用遞歸圖將串行數據轉換為圖像，並應用卷積神經網絡(CNN) 對循環過程中的電池通過或失敗進行分類，並獲得100% 的分類準確率結果，以檢測電池組在循環過程中的失敗或通過。• 我們使用 ARIMA 模型來預測時間序列排放數據。通過使用該模型，成功預測了15 分鐘的放電曲線，誤差為0.13%。通過這種方法可以預測循環放電過程中可能出現的錯誤。• 我們應用IF-ELSE 規則來檢查電壓和容量是否與最終測試匹配，使用這種方法我們可以在循環過程中發現故障包，我們可以在最終測試1 中節省手動測試時間。• 人工神經網絡(ANN) 預測最終測試1 結果以簡化過程並減少最終測試1 中的

測試時間。最終測試參數將提供給ANN，該模型將預測電池組是通過還II是失敗。在這個實驗中，ANN 得到了100% 的分類準確率結果來預測電池組通過或失敗。